人脸识别技术

一．团队介绍 我们团队是由三个小伙伴组成的，虽然平时结队上课，吃饭，打水，游玩等等，但是结对开发，合作编写程序还是第一次，不免还是有点小紧张。大学三年时光让我们三只变得已经很熟悉，也有了相互适应，每一个人都有自己的性格和特长，希望我们可以充分发挥自己的特长，互相弥补，互相扶持，有一个更加精彩的团队合作。 团队成员： 张鹏宇，武于微，鲁鑫 成员介绍： 张鹏宇：有很活跃的逻辑性思维，编程能力很好，在结队开发中给团队项目带来很好的创造力和开发力，在团队中起领导作用 鲁鑫： 思维比较缜密，掌握并可灵活运用各种算法，在结对开发中对于团队项目有一个很好的规划设计，架构搭建，算法探讨运用 武于微：做事比较认真细心，对项目开发细节提出建设性意见和各模块代码的拼写，对软件的测试进行相关的检测和项目维护 博客园地址： 张鹏宇：http://home.cnblogs.com/u/fooreveryu/ 武于微：http://www.cnblogs.com/wuyw/ 鲁鑫：http://www.cnblogs.com/LUXIN123/ 二．团队项目 安卓手机人脸识别解锁 三．项目介绍 1.创意解决用户什么需求 人脸识别，是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行脸部的一系列相关技术

自从谷歌眼镜被推出以来，围绕人脸识别，出现了很多争议。我们相信，不管是不是通过智能眼镜，人脸识别将在人与人交往甚至人与物交互中开辟无数种可能性。 为了帮助研究过程中探索人脸识别，我们列出以下人脸检测和识别API。希望有所帮助！ Face Recognition - 拉姆达实验室斯蒂芬弄的。示例代码和图形演示点击 http://api.lambdal.com/docs， 我们的API提供了面部识别，面部检测，眼睛定位，鼻子定位，嘴巴定位，和性别分类。如果您有任何疑问，只需发一封邮件到 s@lambdal.com 。 Face (Detection) - 计算机视觉面部识别和面部检测。这是一个完美的face.com替代品。目前，我们有一个免费的API进行人脸检测。 Animetrics Face Recognition - Animetrics的人脸识别API可用于图片中的人脸检测。面部特征或“地标”的信息被返回作为图象上的坐标。 Animetrics人脸识别也会在三维坐标轴上侦测并返回脸部位置信息。 Skybiometry Face Detection and Recognition 一个易于使用的人脸检测与识别的API。必须在您的SkyBiometry帐户中创建应用程序来使用它。（如果你还没有帐户，请先注册）。 ImageVision Face Detection -

随着深度学习方法的应用，人脸证件比对技术的识别率已经得到质的提升，目前我司的人脸认证比对识别率已经达到99%。人脸认证比对识别技术与其他生物特征识别技术相吃比，在实际应用中具有天然独到的优势：通过摄像头直接获取，可以非接触的方式完成识别过程，方便快捷。目前我司的人脸认证比对识别技术已应用在金融、教育、景区、旅运、社保等领域。 技术主要分为两部分： 第一部为前端人脸活体认证识别，主要支持android、ios平台，在前端通过眨眼、张嘴、摇头、点头等组合动作，确保操作的为真实活体人脸。 第二部为后台人脸认证比对识别，该环节通过在活体认证识别环节取得整张人脸图像后，再通过扫描识别身份证，取到身份证头像后，将现场人脸与身份证上的人脸进行比对识别，判断是否为同一张人脸活体认证识别技术可在移动端平台进行运算，提供android、ios平台SDK；由于人脸比对算法的运算量非常大，所以需部署在服务器端，目前支持windows、linux等主流平台。 通过人脸认证比对识别与活体认证识别技术，非常好的解决了实名认证环节存在的风险与漏洞。 来源： CSDN 作者： langzihuitou890 链接： https://blog.csdn.net/langzihuitou890/article/details/104480776

如今互联网技术的发展，无论是民生、交通、环保、旅游、机场，还是金融、银行等，都开始利用新兴技术实现跨界融合和价值体验。 电子护照读取识别设备，在读护照时，往往有机读码（MRZ）：把可读的光学字符打印到证卡等载体上，识别时用专用的识别器判读。机读码已建立了国际ICAO标准，能快速准确地查验护照等证卡。国际上使用机读码的种类大致有3种，即多用于护照的2行44个字符类型，多用于签证的2行36个字符类型，多用于身份证卡3行30个字符类型。机读码包含持有证卡人的身份信息。 《人脸比对系统》采用最新人脸识别深度学习算法，将人脸识别多个核心算法的人脸定位、人脸特征建模、人脸识别比对等进行了专门优化，支持特征值，空间，三维（多姿）多种比对算法，具有获取方式直接隐蔽、人脸特征信息编码数据量小、识别速度快、识别准确率高、拒识率低、甄别简便、安全性高、使用简便等特点，是一款能适应各种复杂环境的人脸识别高技术产品。 人脸识别技术流程主要包括四个组成部分： 人脸图像采集及检测、人脸图像预处理、人脸图像特征提取以及与证件资料照片匹配与识别，实现了人证合 来源： CSDN 作者： 赵保良 链接： https://blog.csdn.net/weixin_45816494/article/details/103799966

SIFT/SURF基于灰度图， 一、首先建立图像金字塔，形成三维的图像空间，通过Hessian矩阵获取每一层的局部极大值，然后进行在极值点周围26个点进行NMS，从而得到粗略的特征点，再使用二次插值法得到精确特征点所在的层（尺度），即完成了尺度不变。 二、在特征点选取一个与尺度相应的邻域，求出主方向，其中SIFT采用在一个正方形邻域内统计所有点的梯度方向，找到占80%以上的方向作为主方向；而SURF则选择圆形邻域，并且使用活动扇形的方法求出特征点主方向，以主方向对齐即完成旋转不变。 三、以主方向为轴可以在每个特征点建立坐标，SIFT在特征点选择一块大小与尺度相应的方形区域，分成16块，统计每一块沿着八个方向占的比例，于是特征点形成了128维特征向量，对图像进行归一化则完成强度不变；而SURF分成64块，统计每一块的dx，dy，|dx|，|dy|的累积和，同样形成128维向量，再进行归一化则完成了对比度不变与强度不变。 haar特征也是基于灰度图， 首先通过大量的具有比较明显的haar特征（矩形）的物体图像用模式识别的方法训练出分类器，分类器是个级联的，每级都以大概相同的识别率保留进入下一级的具有物体特征的候选物体，而每一级的子分类器则由许多haar特征构成（由积分图像计算得到，并保存下位置），有水平的、竖直的、倾斜的，并且每个特征带一个阈值和两个分支值，每级子分类器带一个总的阈值

基于卷积神经网络（CNN）的人脸在线识别系统 　　本设计研究人脸识别技术，基于卷积神经网络构建了一套人脸在线检测识别系统，系统将由以下几个部分构成： 制作人脸数据集、 CNN 神经网络模型训练、 人脸检测、人脸识别 。经过实验，确定该系统可对本人的人脸进行快速并准确的检测与识别。 关键词 : 神经网络； 图像处理； 人脸检测；人脸识别； TensorFlow ；模型训练 一、设计目标 1.掌握人脸识别原理； 2.掌握卷积神经网络算法原理 3.掌握卷积神经网络模型训练过程； 4.掌握常用图像处理技术； 设计内容与要求 1.完成基于卷积神经网络的人脸在线识别系统算法设计； 2.完成基于卷积神经网络的人脸在线识别系统模型训练； 3.检测并且识别出人脸； 二、制作人脸数据集 2.1、制作我的人脸数据集 　　人脸检测出人脸位置，返回坐标、尺寸把脸用数组切片的方法截取下来，把截取的小图片保存下来作为数据集。 本系统获取本人的人脸数据集 10000 张，使用的是 dlib 来识别人脸，虽然速度比 OpenCV 识别慢，但是识别效果更好。 其中，人脸大小： 64*64 。 2.2、主要步骤 （ 1 ） 加载 dlib 机器学习的开源库 （ 2 ） 图像预处理 cvtColor （灰度化）。 （ 3 ） 使用 dlib 自带的 frontal_face_detector 进行特征提取 。 （ 4 ）

随着刷脸付款、智能机器人、刷脸出入逐渐成为现实，人脸识别开发技术也逐渐被应用到各个领域，应用到生活当中来。由畅视智能与你分享人脸识别在各个领域的应用影响到生活哪些方面？ 智慧教育 为了保障高考的公平公正，考务工作进行升级采用的身份识别系统进行验证，还要现场人脸识别比对，完成考生身份验证，严防替考。人脸识别可以可以考生身份确认，还应用到校园安保上，通过人脸识别杜绝小孩被冒领现象的发生。 智慧社保 将人脸识别系统应用到社保领取中，可以有效防止养老金被冒领骗领，还能实现线上进行养老金资格认证。通过人脸识别技术判断参保人身份，方便相关人员进行领取基本养老保险待遇资格认证，有效确保社会保险基金安全，杜绝冒领，防止养老金的流失。 智慧公安 应用人脸识别系统追捕逃犯，可以通过在火车站、机场等人口集散的公共场合安装人脸识别摄像头，将现场抓拍照片与公安追逃库进行人脸识别，识别成功即可反馈嫌犯位置。还可以通过人脸识别确认嫌犯身份，通过将嫌犯照片与档案库等进行人脸比对，确认嫌犯身份。人脸识别技术让案件侦办和治安布控更智能、快捷，提升案件办理的业务效率，减少案件侦破的人员、时间成本，完善治安防控体系。 智慧会议签到 了让会议签到更智能便捷，在各类会议当中可以引入人脸识别技术，进行人脸识别签到。参会人员在报名参会时提交本人照片，即可会议现场通过签到自助终端进行刷脸签到，不用排队签到

随着人脸识别、人脸解锁等技术在金融、门禁、移动设备等日常生活中的广泛应用，人脸防伪/活体检测（Face Anti-Spoofing）技术在近年来得到了越来越多的关注。在大多数人的印象中，人脸识别技术就是让机器把人认出来。没错，用机器来认人，这正是人脸识别系统的最核心功能。然而，很多人不知道的是，一个可以正常工作的人脸识别系统，除了实现“认人”以外，还包括许多其他重要的技术，其中就包括今天要给大家介绍的，应用于人脸识别身份认证系统中至关重要的一项技术———— 活体检测 。 设想一下，假设你的 Face Verification 算法做的再漂亮，而 Face Anti-Spoofing 做的很烂，如果这个时候恰恰有某位同学拿着马云脸的视频去刷了支付宝，那………… 人脸验证（Face Verification） ：意思就是说，给定两张图，算法要判断出这两张图是不是同一个人，这是近年来一个非常热门的研究方向，也产生了一大批模型和 Loss Function。 人脸防伪（Face Anti-Spoofing） ：意思就是说，你刷脸的时候，算法要判别这张脸是不是真人活体脸，而对于合成的、或者他人照片来攻击算法的，应该予以拒绝。 PA（Presentation Attacks） 是常用的攻击方式，主要包含 print attack （即打印出人脸照片）、 replay attack （播放视频）

文章目录 人脸识别技术活体检测技术 动作配合式活体检测 在线图片的活体检测 H5视频活体检测 离线近红外活体检测 离线3D结构光活体检测 离线RGB活体检测 人脸识别技术活体检测技术 动作配合式活体检测 根据指定的动作要求，用户需配合完成，通过实时检测用户的眼睛、嘴巴、头部姿态等动作状态来判断是否是活体。一般需要预设动作及检测顺序，此方式为为非静默检测。 在线图片的活体检测 此方式是为了防止屏幕二次翻拍等作弊行为，一般是基于人像的破绽，例如摩尔纹和成像畸形来判断目标对象是否为活体，但是效果不好，ps软件可以消除摩尔纹。 H5视频活体检测 用户上传一个现场录制的视频，录制时读出随机分配的语音校验码，然后分析这个视频的人脸信息和语音检验码是否匹配。 离线近红外活体检测 此种方式属于静默检测，利用近红外成像原理，实现夜间或者自然光条件下的活体判断，可以实现高鲁棒性的活体判断，目前主流是光流法判断，活体的光流特征显示为不规则的向量特征，照片等二维的光流特征是有序的向量特征，基于此判断活体。 离线3D结构光活体检测 基于3D机构光成像原理，通过人脸表面反射光线构建深度图像，判断目标是否为活体。 离线RGB活体检测 这个是在线活体图片的离线版本。 来源： CSDN 作者： ylzhusky 链接： https://blog.csdn.net/zeroctu/article/details

人脸识别系统是针对机关单位的实际情况，基于人脸识别技术开发的机关、企业职员考勤、门禁、食堂餐饮、停车等信息管理系统。实现“一张笑脸，通行单位”的功能。人脸识别系统使用先进的人脸识别技术，优化的终端设计，使识别速度更快、容量更大、通讯功能更强，软件采用模块化设计，方便用户定制功能。较传统刷卡系统比较，该系统方便、高效、先进，彰显管理素质，更适合在机关及CBD办公场所应用。 人脸识别系统开发功能详细介绍： 1.人脸注册 将一个或多个人脸注册到人脸数据库(建模)，支持通过照片(静态图片)或实时视频(来自 USB 摄像头、网络摄像机等)进行人脸注册。 2.人脸搜索 在指定人脸库中通过快速比对搜索特定人脸(可能来自一张照片或某个视频流中的截图)，可根据要求返回相似度高的 N 个结果并按相似度从高到低排序。 3.人脸比对 提供基于图片的 1:N 人脸比对功能，图片可能来自于照片或视频截图，比对结果为比对源与每一个比对宿的相似度值。 4.人脸查重 主要应用于身份证查重，可通过对身份证人脸库进行两两的人脸比对，找到同一个人拥有多个身份证或同一个身份证号码对应于不同人脸的异常情况。 5.人脸库管理 支持人脸库的查询、删除、修改、新建等管理功能。 可随时查询人脸库中的人脸信息，或对特定的人脸信息进行修改、删除等操作。 应用领域 人脸识别系统主要应用在重点监管场所的出入口，如机场、火车站、高铁、海关等